3 Hürden für KI-Projekte im Unternehmen | epicinsights | Blog

Sie sind an eigenen KI-Projekten interessiert, wissen aber noch nicht so recht, wo und wie Sie anfangen sollen? Hier finden Sie drei Herausforderungen, die Sie dabei beachten müssen. Natürlich liefern wir Ihnen auch passende Lösungen, diese zu überwinden.

1 KI-Projekte brauchen eine klare Zielstellung

Die Integration von intelligenten Assistenten mit Hilfe von entsprechenden KI-Projekten ist mittelfristig ein unausweichlicher Schritt Richtung Digitalisierung. Gemäß einer Bitkom-Studie halten 72% der befragten Unternehmen Künstliche Intelligenz für einen relevanten Trend bei ihren Investitionsplanungen. Viele Entscheider haben hohe Erwartungen an die Technologie und dem daraus (erhofften) resultierenden Mehrwert für ihr Unternehmen. Doch wer die Sache ohne klare, datengetriebene Business Strategie und Zieldefinition angeht, verzettelt sich schnell.

Zu Beginn eines KI-Projekts muss konkret festgelegt werden, was damit erreicht werden soll. Welchen Business Impact will ich aus dem Einsatz von KI generieren? Wichtig ist hierbei vor allem, realistische Ziele zu setzen. Ebenso muss sich frühzeitig um die Skalierbarkeit und Integration Gedanken gemacht werden. Nur so können einmal erprobte Lösungen im Anschluss vertikal und horizontal um weitere Use Cases ergänzt und in die Wertschöpfung integriert werden. Für die Festlegung dieser Ziele sollten sowohl die Daten- und Analyseteams als auch entsprechende Fachbereiche und Entscheider mit einbezogen werden. Durch den Austausch zwischen Führungskräften und Datenexperten wird nicht nur sichergestellt, dass Künstliche Intelligenz am richtigen Ort Anwendung findet, sondern auch, dass Ihr KI-Projekt mit den allgemeinen Geschäftszielen konform ist.

2 Häufig fehlt es für KI-Projekte an Daten & Infrastruktur

Ohne nutzbare Datenbasis arbeitet auch der beste KI-Assistent nicht wirklich intelligent. Vor allem die Datenqualität und -quantität sind entscheidend für verlässliche Ergebnisse der Machine Learning Modelle. Viele Unternehmen besitzen diese Daten schon, die Herausforderung besteht viel mehr darin, sie zu erfassen, effektiv zu nutzen und auszuwerten. Ein Beispiel hierfür sind die sogenannten Dark Data. Eine weitere Herausforderung, vor allem für KMU, stellt zu häufig die (fehlende) Infrastruktur für die Speicherung und Verarbeitung der benötigten Datenmenge dar. Die unterschiedlichen Komponenten müssen sehr schnell aufeinander reagieren, im Problemfall ineinandergreifen und eben auch die Fallbacks kennen.

Die Lösung beider Probleme ist die Anpassung bzw. Optimierung der unternehmenseigenen Datenarchitektur. Diese muss den neuen Anforderungen gerecht werden, aber auch ausreichend flexibel sein, um mit dem Erfolg mitzuwachsen. Datenwissenschaftler und -analysten profitieren ebenfalls von diesem Infrastruktur-Update. Verbesserte Speicherlösungen, Methoden der Erfassung und Tools zur Verarbeitung von Daten erleichtern ihnen die Arbeit.

3 Kosten & Ressourcen sind nicht zu unterschätzen

Natürlich ist auch der Kosten- und Ressourcenaufwand für solche KI-Projekte nicht zu vernachlässigen. Besonders kleine und mittlere Unternehmen operieren mit einem begrenzten Maß an finanziellen und personellen Ressourcen. Für sie ist es schwieriger, die notwendigen Mittel freizumachen. Hinzu kommt, dass oftmals Fachkräfte fehlen und damit ebenso das nötige Know-How.

Doch auch diese Hürden sind überwindbar. Kosteneffiziente Lösungen für kleinere Unternehmen sind KI-Frameworks, welche aus funktionalen, abgestimmten Einzelkomponenten bestehen, die sich auch separat integrieren lassen. Das erspart dem Unternehmen die Bereitstellung riesiger Rechenressourcen, ermöglicht aber dennoch den Zugriff auf leistungsfähige KI-Lösungen, die mit dem zunehmenden Erkenntnishunger mitwachsen.

Fakt ist: Jedes Unternehmen muss bei der Entscheidung zum Einstieg in die Welt der KI dafür sorgen, dass konsequent und nachhaltig finanzielle Mittel, Zeit und Ressourcen zur Verfügung stehen, um diese Reise zum Erfolg zu führen. Rückschläge müssen einkalkuliert werden; es darf aber auch mit Erkenntnissen gerechnet werden, die zu erfragen zuvor niemand in der Lage gewesen wäre.

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